Services mit KI gestalten: der AI Service Blueprint

Die nächste Stufe im Service Design: Der AI Service Blueprint

KI lässt sich nicht nur auf dem Shopfloor nutzen, sonder auch in Methoden zur Gestaltung von Services – sowohl für Kundenerlebnisse als auch für interne Unternehmensprozesse nutzen. Eine Methode, die dabei besonders hervorzuheben ist, ist der Service Blueprint. Sie hilft dabei, Services strukturiert darzustellen und Abläufe über verschiedene Ebenen hinweg sichtbar zu machen. Besonders wertvoll ist, dass sich durch diese Methode alle Beteiligten – von der Kundenperspektive bis zu unterstützenden Back-End-Funktionen – besser abstimmen können.

Was jedoch bereits länger fehlte, war ein systematischer Einbezug von Künstlicher Intelligenz (KI). In einer Zeit, in der KI immer stärker in operative Prozesse, Assistenzsysteme und Entscheidungsunterstützung eingebunden wird, wirkt der klassische Blueprint in dieser Hinsicht unvollständig. Deshalb haben wir eine Erweiterung entwickelt, die als AI Service Blueprint bezeichnet wird.
Hier finden Sie die Vorlage: https://miro.com/app/board/uXjVIpR1NvE=/?share_link_id=473164686063

Was ist der Unterschied?

Der klassische Service Blueprint gliedert sich typischerweise in verschiedene horizontale Ebenen: Kundeninteraktion, die sichtbaren Aktivitäten der Mitarbeitenden (Front Stage), die unsichtbaren Prozesse (Back Stage) sowie die Supportprozesse. Ergänzt werden diese durch sogenannte "Lines of Visibility" oder "Interaction", die helfen, die Übergänge zwischen den Ebenen sichtbar zu machen und Verantwortlichkeiten zu erkennen.

Der AI Service Blueprint übernimmt diesen Aufbau – erweitert ihn aber entscheidend. Jede der Ebenen, in denen klassisch ausschließlich menschliche Aktivitäten beschrieben werden, wird aufgeteilt in zwei Unterebenen. Eine Unterebene für die weiterhin menschlichen Aktivitäten und eine Unterebene für KI-basierte, agentische Interaktionen und Aktivitäten. Das bedeutet: Für Front Stage, Back Stage und Support Processes wird jeweils unterschieden, ob die Interaktion oder Aktivität durch Menschen oder durch KI durchgeführt wird.

Dadurch entsteht ein sehr klares Bild davon, wo KI bereits integriert ist, wo sie künftig sinnvoll eingesetzt werden kann und wo bewusst menschliche Kompetenz im Mittelpunkt stehen sollte. Besonders hilfreich ist das bei der Entwicklung von AI-first-Strategien, bei denen von Beginn an geprüft wird, welche Teile eines Services automatisiert, datenbasiert oder durch intelligente Systeme unterstützt werden können.

KI richtig einsetzen und manuelle Interaktionen gezielt steuern

Im praktischen Einsatz kann der AI Service Blueprint unterschiedlichen Zielen dienen. Zum einen kann das Ziel verfolgt werden, möglichst viele Aktivitäten – sofern Effizienz und Reaktionsgeschwindigkeit gefragt sind – in die KI-Ebenen zu verlagern. Diese sind in der Vorlage helllila hinterlegt.

Gleichzeitig zeigt der Blueprint sehr deutlich, wo der Mensch den entscheidenden Mehrwert liefert: in kritischen Momenten der Interaktion, bei der Gestaltung von Beziehungen, im Umgang mit Ausnahmen oder in der strategischen Interpretation komplexer Situationen. In Zukunft wird sich die Rolle des Menschen in Serviceleistungen immer mehr hin zu informellen, beziehungsorientierten Tätigkeiten verschieben – und weniger auf die reine Generierung von Mehrwert oder Prozessabarbeitung konzentrieren.

Mit dem AI Service Blueprint lassen sich genau diese Überlegungen systematisch abbilden. Er macht sichtbar, wo sich der Einsatz von KI lohnt, wo menschliche Kompetenz unersetzlich ist – und wie beides im Sinne eines besseren Serviceerlebnisses zusammenspielt.

Wir freuen uns sehr, dass AgentLink in den MOVE+ Accelerator aufgenommen wurde – ein Programm, das sich gezielt an technologieorientierte Startups mit Relevanz für die Mobilitäts- und Zuliefererindustrie richtet. Für uns ist die Teilnahme ein wichtiger strategischer Schritt, um unsere Industrial Agents noch gezielter in Anwendungen der industriellen Produktion, Instandhaltung und Steuerung von komplexen Systemen zu überführen.

Ein großer Dank gilt dem MOVE+ Team für die Aufnahme und die ausgezeichnete Betreuung im Onboarding. Wir freuen uns besonders auf den direkten Austausch – und darauf, gemeinsam innovative Lösungen für eine nachhaltige industrielle Zukunft zu entwickeln.

Warum der MOVE+ Accelerator?

MOVE+ ist ein Innovations- und Wachstumsprogramm, das sich an Startups richtet, die das Potenzial haben, zentrale Herausforderungen der Mobilität, Energieversorgung und Zulieferindustrie zu lösen. Im Fokus stehen insbesondere technologische Geschäftsmodelle, die Effizienz, Nachhaltigkeit und Digitalisierung in den Vordergrund stellen.

Das Programm ermöglicht nicht nur gezielten Zugang zu hochkarätigen Mentor:innen und Fachveranstaltungen, sondern bietet vor allem das, was in dieser Phase am wertvollsten ist: Kontakt zu potenziellen Industriepartnern und Kunden. Gerade in der traditionell stark vernetzten Mobilitäts- und Zuliefererlandschaft ist dies von entscheidender Bedeutung.

Ein Accelerator mit starken Partnern

Der MOVE+ Accelerator wird getragen von drei namhaften Partnern aus Wirtschaft, Wissenschaft und öffentlicher Hand:

• ZF Friedrichshafen AG – Als einer der weltweit größten Automobilzulieferer und bedeutender Arbeitgeber in der Region bringt ZF ein exzellentes industrielles Netzwerk, hohe Umsetzungsorientierung und tiefes Technologieverständnis in das Programm ein.

• Zeppelin Universität – Als eine der führenden Gründungsuniversitäten Deutschlands hat sie bereits über 150 Startups hervorgebracht und steht für unternehmerische Exzellenz und wissenschaftliche Tiefe.

• Stadtwerk am See – Der regionale Energieversorger zählt zu den aktivsten Förderern von Innovation und nachhaltiger Entwicklung im Bodenseekreis. Als Versorger mit engem Kundenkontakt versteht das Stadtwerk die Herausforderungen moderner Infrastruktur wie kaum ein anderer.

Die Zusammenarbeit mit diesen Partnern eröffnet uns bei AgentLink eine einmalige Chance, unsere KI-Agenten gezielt an den Herausforderungen des industriellen Sektors und ihrer Prozesse auszurichten – sei es in der Fertigungssteuerung, bei der vorausschauenden Instandhaltung oder in der Sicherung von Produktionswissen.

Unsere Vision mit MOVE+

Wir bei AgentLink entwickeln Industrial Agents, die menschliches Erfahrungswissen mit intelligenter Datenverarbeitung kombinieren – um Entscheidungen dort zu optimieren, wo heute noch Menschen mit jahrzehntelanger Erfahrung unverzichtbar sind. Gerade in der Mobilitäts- und Zulieferindustrie, in der Know-how-Verlust durch Demografie und der Druck zu mehr Effizienz besonders hoch sind, sehen wir großes Potenzial für diese Lösung.

Durch MOVE+ wollen wir unser Netzwerk in dieser Branche vertiefen, Anwendungsfälle gemeinsam mit Partnern konkretisieren und Pilotprojekte auf den Weg bringen. Wir freuen uns auf die kommenden Monate – und auf eine enge, praxisnahe Zusammenarbeit mit den beteiligten Akteuren.

Vielen Dank an MOVE+, die Zeppelin Universität, das Stadtwerk am See und ZF Friedrichshafen – wir freuen uns auf die gemeinsame Reise!

Wir freuen uns sehr und fühlen uns geehrt, dass AgentLink in den STARTUP xpress Accelerator des AI xpress in Böblingen aufgenommen wurde. Diese Gelegenheit markiert für uns einen bedeutenden Schritt in der Entwicklung unseres Unternehmens und unserer Lösungen.

Ein herzlicher Dank geht an das Team des AI xpress für die Aufnahme und die bisherige Unterstützung. Wir schätzen die professionelle Organisation und die inspirierende Atmosphäre, die uns kontinuierlich wertvolle Impulse gibt. Besonders freuen wir uns auf die Zusammenarbeit mit unserem Mentor, um die Außendarstellung und Kommunikation des abstrakten Themenfelder der Künstlichen Intelligenz in der Produktion zu optimieren.

Der STARTUP xpress Accelerator ist ein dreimonatiges Programm, das sich an Startups in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI), High-Tech und IT richtet . Es bietet umfassende Unterstützung durch Lead-Mentor:innen sowie Zugang zu einem breiten Netzwerk von Expert:innen für Finanzen, Go-To-Market-Strategien und weitere relevante Themen. Teilnehmende erhalten zudem kostenlosen Zugang zu Co-Working-Räumen und können an der Workshop-Serie des AI xpress Startup-Curriculums teilnehmen.

Ein besonderes Highlight des Programms ist die einzigartige Fertigungsumgebung inklusive Maschinenpark, die den Startups zur Verfügung steht. Zum Abschluss des Programms haben die Teilnehmenden die Möglichkeit, ihre ausgearbeiteten Geschäftsideen vor potenziellen Kund:innen und Investor:innen zu präsentieren.

Was wir mit AgentLink erreichen wollen

Unsere Mission bei AgentLink ist es, KI-gestützte Lösungen zu entwickeln, die konkrete Probleme unserer Kunden lösen und den richtigen Markt adressieren. Im Rahmen des STARTUP xpress Accelerators möchten wir unsere Methodenkompetenz weiter ausbauen, um ein herausragendes Produkt zu entwickeln, das den Bedürfnissen unserer Zielgruppe entspricht.

Das Programm bietet uns die Möglichkeit, von den Grundlagen der Unternehmensgründung über rechtliche Fragestellungen bis hin zu Vertrieb und Marketing alle relevanten Aspekte zu vertiefen. Durch die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischer Anwendung können wir unsere Produktentwicklung gezielt vorantreiben und unsere Marktstrategie schärfen.

Ein starkes Netzwerk für die Zukunft

Die Aufnahme in den STARTUP xpress Accelerator ermöglicht es uns, Teil eines dynamischen Netzwerks von Startups, Expert:innen und Mentor:innen zu werden. Wir sind überzeugt, dass der Austausch mit anderen Gründer:innen und die Unterstützung durch erfahrene Fachleute entscheidend für unseren weiteren Erfolg sein werden.

Wir freuen uns auf die kommenden Monate voller Lernen, Wachstum und Zusammenarbeit und sind gespannt auf die Möglichkeiten, die sich durch den STARTUP xpress Accelerator für AgentLink ergeben werden.

Wir freuen uns sehr und fühlen uns geehrt, dass AgentLink in den renommierten CyberLab Accelerator aufgenommen wurde. Die Auswahl in das Programm ist für uns ein bedeutender Meilenstein – sowohl in der Weiterentwicklung unseres Unternehmens als auch im Aufbau von langfristigen Partnerschaften im industriellen Ökosystem.

Ein herzlicher Dank gilt dem gesamten CyberLab-Team für die professionelle Organisation und den gelungenen Kick-Off. Wir haben bereits in den ersten Tagen wertvolle Einblicke gewonnen, inspirierende Kontakte geknüpft und erste konkrete Impulse für die Weiterentwicklung unserer Strategie mitgenommen. Besonders freuen wir uns auf den Austausch mit den erfahrenen Mentorinnen und Mentoren aus der Industrie, die uns in den kommenden Monaten begleiten werden.

Warum der CyberLab Accelerator?

Der CyberLab Accelerator ist ein Programm des CyberForum e.V., dem größten Hightech-Unternehmernetzwerk in Europa mit über 1.200 Mitgliedern aus der Digitalwirtschaft. Das CyberLab selbst ist der Startup Accelerator des Landes Baden-Württemberg und hat sich als zentrale Anlaufstelle für technologieorientierte Gründungen etabliert.

Das Programm richtet sich gezielt an Startups aus dem Bereich Digitalisierung, KI, IT und Industrie 4.0, die skalierbare Geschäftsmodelle verfolgen und sich in der frühen Wachstumsphase befinden. Neben individueller Betreuung durch erfahrene Mentor:innen, Investor:innen und Industriepartner bietet der Accelerator Zugang zu einem hochqualitativen Netzwerk, gezielten Workshops sowie attraktiven Fördermöglichkeiten.

Für uns als Anbieter von Industrial Agents zur Automatisierung komplexer Entscheidungs- und Steuerungsprozesse in der Industrie ist diese Plattform ideal, um unser Geschäftsmodell weiter zu schärfen, unsere Prozesse zu professionalisieren und neue Kundenkontakte im industriellen Mittelstand und Konzernumfeld zu erschließen.

Was wir mit AgentLink erreichen wollen

Unsere Mission bei AgentLink ist es, autonome KI-Agenten für die Produktion zu entwickeln und zu betreiben, um unseren Kunden einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Dafür sichern wir das intuitive Erfahrungswissen von Mitarbeitern in der Industrie systematisch und machen es zugänglich und nutzbar – durch KI-gestützte Agenten, die Prozesse intelligent analysieren, interpretieren und steuern. Der Einsatz von Machine Teaching ermöglicht es uns, Wissen nicht nur aus Daten, sondern direkt aus dem Verhalten und den Entscheidungen erfahrener Fachkräfte abzuleiten. Damit unterstützen wir produzierende Unternehmen dabei, effizienter, resilienter und zukunftssicherer zu werden – auch in Zeiten von Fachkräftemangel und demografischem Wandel.

Ein starkes Netzwerk für die Zukunft

Die Aufnahme in den CyberLab Accelerator bietet uns die Möglichkeit, unser Vorhaben gemeinsam mit starken Partnern weiter voranzutreiben. Wir sind überzeugt, dass technologische Innovation in der Industrie nur im engen Schulterschluss mit Unternehmen, Forschungseinrichtungen und politischen Initiativen gelingen kann.

Daher freuen wir uns auf die nächsten Monate voller Wachstum, Austausch und Weiterentwicklung – im Rahmen des CyberLab Programms und darüber hinaus.

Vielen Dank an das Team vom CyberLab und CyberForum – wir freuen uns auf die gemeinsame Zeit!

Einführung in Multi-Agenten-Systeme

Multi-Agenten-Systeme (MAS) bestehen aus mehreren autonomen Agenten, die zusammenarbeiten, um Aufgaben auszuführen oder Probleme zu lösen. Im Gegensatz zu einzelnen KI-Agenten, die oft isoliert operieren, interagieren und koordinieren sich mehrere Agenten in einem MAS, um komplexe Herausforderungen anzugehen. Diese Systeme sind entscheidend für die Entwicklung intelligenter Anwendungen, da sie die Stärken der Zusammenarbeit und die Verteilung von Aufgaben nutzen.

Das Wesen eines Multi-Agenten-Systems liegt in der Fähigkeit dieser Agenten, unabhängig und gleichzeitig in einer Gemeinschaft zu agieren und durch Kommunikationsprotokolle miteinander verbunden zu sein. Die Agenten können verschiedene Fähigkeiten und Wissensstände besitzen, die es ihnen ermöglichen, verschiedene Rollen innerhalb des Systems einzunehmen. Beispielsweise sind in einem Logistiksystem einige Agenten für die Planung, andere für die Durchführung und wiederum andere für die Überwachung zuständig.

Ein zentrales Merkmal von MAS ist ihre Dezentralität. Während Einzelagenten einem zentralen Steuerungssystem untergeordnet sind, können Multi-Agenten-Systeme dynamisch auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren und ihre Strategien anpassen. Diese Flexibilität führt zu robusteren Anwendungen in Bereichen wie Robotik, Produktionssteuerung und der Dark Factory. In der Robotik beispielsweise können mehrere Roboter (Agenten) gemeinsam einen Raum kartieren, indem sie Informationen in Echtzeit austauschen und ihre Strategien zur Vermeidung von Hindernissen koordinieren. Das Verständnis der Struktur und Funktionsweise von Multi-Agenten-Systemen eröffnet neue Perspektiven auf die Entwicklung intelligenter Systeme.

Zusammenarbeit: Wie spezialisierte Agenten zusammenarbeiten

In Multi-Agenten-Systemen (MAS) arbeiten spezialisierte Agenten kooperativ zusammen, um komplexe Probleme effektiver zu lösen als ein einzelner Agent es könnte. Diese Systeme sind besonders nützlich in Umgebungen wie der industriellen Produktion, wo unterschiedliche Aufgaben oft vielfältige Spezialisierungen erfordern.

Ein Beispiel für eine mögliche effiziente Zusammenarbeit zeichnen wir im Folgenden für die Automobilfertigung. Hier könnten spezialisierte Agenten unterschiedliche Aufgaben übernehmen, wie die Überwachung der Produktionslinien, die Qualitätskontrolle und die Materialverwaltung. Ein Agent könnte für die Erkennung von Problemen in einer Montagelinie zuständig sein, während ein anderer die Lagerbestände in Echtzeit überwacht. Durch den Austausch von Informationen und die Synchronisierung ihrer Aktivitäten können sie schneller reagieren und Engpässe minimieren, was die Gesamtproduktivität steigert. Ein Beispiel auf der pharmazeutischen Produktion zeigt, dass die Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten um 30 % und eine Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität um 15 % möglich sind.

Durch die Kombination von Spezialisierung und Zusammenarbeit schaffen Multi-Agenten-Systeme nicht nur effizientere Prozesse, sondern fördern auch die Innovationsfähigkeit, indem sie eine schnelle Anpassung an sich ändernde Bedingungen ermöglichen. Wenn Unternehmen diese Technologien implementieren, verbessern sie nicht nur ihre operationale Effizienz, sondern positionieren sich auch wettbewerbsfähiger auf dem Markt.

Die Rolle von Multi-Agenten-Systemen in der zukünftigen Produktion

Multi-Agenten-Systeme (MAS) sind bei der Digitalisierung der industriellen Fertigung von großer Bedeutung. Sie fördern die Flexibilität und Effizienz durch die autonome Zusammenarbeit von mehreren Agenten, die individuelle Aufgaben übernehmen, um komplexe Produktionsprozesse zu optimieren. Zu den Vorteilen dieser Systeme zählen eine verbesserte Ressourcenauslastung, schnellere Reaktionszeiten auf Veränderungen und eine erhöhte Produktqualität. Sie ermöglichen die Dezentralisierung der Entscheidungsfindung, wodurch Produktionslinien agiler und anpassungsfähiger werden.

Ein zentraler Vorteil von Multi-Agenten-Systemen ist ihre Fähigkeit zur Echtzeit-Datenverarbeitung und -Analyse. Dies bedeutet, dass Produktionsstätten schnell auf Störungen reagieren und Ressourcen dynamisch anpassen können. Dennoch gibt es auch Herausforderungen. Die Integration von MAS erfordert erhebliche Investitionen in Technologie und Schulung der Mitarbeiter. Zudem müssen Sicherheitsaspekte berücksichtigt werden, da mehr vernetzte Systeme auch höhere Risiken durch Cyberangriffe bergen. 

Aktuelle Trends zeigen, dass Unternehmen zunehmend auf maschinelles Lernen und KI innerhalb von MAS setzen, um Vorhersagen und Mustererkennungen in den Daten zu verbessern. Dies eröffnet neue Innovationsmöglichkeiten in der Produktentwicklung und im Supply-Chain-Management, wo prognostische Analysen den Bedarf präziser vorhersagen können.

Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Multi-Agenten-Systeme ist entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in der industriellen Fertigung. Durch das Verständnis der Vorteile und Herausforderungen können Unternehmen proaktive Strategien entwickeln, um diese Technologien effektiv zu implementieren und ihren Erfolg zu maximieren.

Altbewährte Technik – längst ausgereizt

Regelbasierte Systeme, Expertensysteme, mathematische Optimierung, simples Machine Learning oder Model Predictive Control (MPC) gelten teilweise seit Jahrzehnten als Standardlösungen in der Industrie, um Prozesse, Maschinen, Anlagen zu steuern oder die gesamte Produktionssteuerung zu übernehmen. Tatsächlich wurden solche Ansätze schon seit den 1980er-Jahren in verschiedensten Anwendungen erprobt – von der Qualitätsprüfung bis zur Anlagensteuerung. Das Potenzial dieser klassischen Technologien wurde weitgehend ausgeschöpft, insbesondere seitdem Rechenleistung günstig verfügbar ist. Seit vielen Jahren versuchen Unternehmen, mit physikalischen Modellen oder einfachem Machine Learning Prozesse zu optimieren, doch der Effekt blieb in der Praxis meist überschaubar​. Alte Steuerungslösungen, die meist auf fest einprogrammierten Regeln beruhen, können mit der neuen KI-Generation - den Agenten - nicht mehr mithalten​. Kurz gesagt: Die alten Methoden stoßen zunehmend an Grenzen, insbesondere wenn die zu lösenden Aufgaben komplex werden.

Grenzen klassischer Ansätze bei komplexen Aufgaben

In modernen Produktionsumgebungen wachsen die Anforderungen an Flexibilität, Geschwindigkeit und Präzision. Hier zeigen sich die Limitierungen klassischer Steuerungstechnologien deutlich. Viele ältere Verfahren setzen ein detailliertes mathematisches Modell der Anlage voraus, oft in Form von Gleichungen. Diese Modelle vereinfachen die Realität drastisch (sie gehen z.B. von Linearität oder Zeitkonstanz aus), damit die Steuerung überhaupt funktioniert​. Das führt zwar zu handhabbaren Lösungen, ignoriert aber viele Feinheiten des tatsächlichen Anlagenverhaltens. Sobald Prozesse komplex oder dynamisch werden, geraten solche vereinfachten Modelle ins Hintertreffen. Man kann nicht alles in starre Regeln oder Formeln fassen – besonders nicht das Erfahrungswissen von Mitarbeitern, das im Betrieb über Jahre gesammelt wurde. Genau hier stoßen klassische Systeme an ihre Grenzen.

Nachteile klassischer Steuerungstechnologien im Überblick

• Unzureichende Nutzung von Prozess- und Anlagenwissen: Viel wertvolles Prozess- und Anlagenwissen bleibt ungenutzt, da es schwierig ist, dieses in starre Regeln oder Modelle zu überführen. Schon in der Ära der Expertensysteme galt die Wissensakquise als Engpass – Expertenwissen in das System zu bringen war mühsam und lückenhaft.

• Hoher Modellierungs- und Wartungsaufwand: Klassische Lösungen erfordern oft einen hohen Initialaufwand zur Modellierung. Ändert sich etwas an der Anlage oder am Prozess, müssen die Modelle und Regeln aufwändig angepasst werden. Die Systeme sind empfindlich gegenüber Änderungen von Parametern, was ständige Nachjustierung nötig macht​. In der Praxis bedeutet das beträchtlichen Wartungsaufwand über den Lebenszyklus.

• Intransparente Entscheidungen: Einige dieser älteren Ansätze – insbesondere komplexe Optimierungsmodelle oder Machine-Learning-Modelle – agieren wie Black Boxes. Für das Management ist oft nicht nachvollziehbar, warum das System eine bestimmte Entscheidung trifft. Diese fehlende Transparenz erschwert das Vertrauen und die Akzeptanz im Betrieb.

• Übermäßige Vereinfachung der Realität: Um überhaupt ein funktionierendes Modell zu erhalten, müssen reale Prozesse stark vereinfacht werden. Reale Anlagenverhalten, Störgrößen oder nicht-lineare Effekte werden oft ausgeblendet, damit die mathematische Lösung möglich bleibt​. Die Folge: Die Lösung funktioniert nur in einem engen Idealbereich zuverlässig und versagt bei abweichenden Bedingungen.

• „Mono-Technologie“-Ansatz mit verpassten Chancen: Wer nur auf eine einzige Methode setzt, schöpft die Potentiale moderner Technologien nicht aus. Jede Technologie hat inhärente Schwächen – kombiniert man sie nicht mit anderen Ansätzen, übernimmt man diese in der eigenen Lösung. So fehlen etwa in reinen Datenmodellen die physikalischen Zusammenhänge, während rein regelbasierte Systeme keine Muster in großen Datenmengen erkennen. Ein isolierter Ansatz vererbt immer auch seine Begrenzungen an die Lösung.
  
  

Jetzt ist Zeit für den nächsten Schritt

Angesichts dieser Punkte ist klar: Jetzt ist nicht der Zeitpunkt, alte Steuerungstechnologien neu aufzulegen oder weiter auszubauen. Die industrielle Welt hat sich weiterentwickelt – und die nächste Generation von Lösungen steht bereit. Stichwort Industrial AI Agents: Diese neuen, intelligenten Agenten kombinieren die Stärken verschiedener Technologien und vermeiden die genannten Schwächen. Ohne hier ins Detail zu gehen, lassen sich ihre Vorteile erahnen: Sie benötigen oft weniger Daten als herkömmliche KI-Modelle, da sie kontextspezifisches Anlagenwissen einbeziehen​. Ihre Entwicklung kann schneller erfolgen, weil sie adaptiv lernen und nicht für jede Änderung manuell neu programmiert werden müssen​. Und vor allem liefern sie bessere Ergebnisse bei komplexen Aufgaben, wo monolithische Altsysteme längst kapitulieren mussten.

Für Geschäftsführer und Manager von Industrieunternehmen bedeutet das: Investitionen sollten in zukunftsfähige, intelligente Agenten-Lösungen fließen statt in ausgereizte Konzepte von gestern. Industrial Agents stehen bereit – und mit ihnen die Chance, komplexe Produktionsprozesse mit weniger Aufwand, mehr Transparenz und höherer Effizienz zu steuern. Jetzt gilt es, diese Chance zu ergreifen, anstatt auf überholte Technologien zu setzen.

Fazit: Klassische Steuerungstechnologien haben der Industrie wertvolle Dienste geleistet, sind aber nicht mehr der Schlüssel für aktuelle Herausforderungen. Wer heute noch in alte Ansätze investiert, riskiert den Anschluss zu verpassen. Die Zukunft gehört flexiblen, wissensbasierten Industrial Agents, die bereits zugänglich sind und darauf warten, ihre Vorteile auszuspielen. Die Weichen sollten jetzt in Richtung dieser neuen Generation gestellt werden – zum Wohle der Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft produzierender Unternehmens.